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Anastasiia Butova - ComfyUI-Spezialistin und Ingenieurin für Bildverarbeitungs-Pipelines

Ich baue schlüsselfertige Bildverarbeitungs-Pipelines für Unternehmen, mit ComfyUI und eigenen Modellen. Ich bin Ingenieurin für Computer Vision und Machine Learning mit Sitz in Belgrad, Serbien, und offen für Projekte auf Vertragsbasis und Festanstellungen. Meine Spezialisierung sind generative Bildmodelle und produktive Computer Vision: Diffusionsmodelle und ComfyUI-Pipelines, LoRA-Fine-Tuning im 9B-Maßstab, Segmentierung, Bildrestaurierung und Denoising sowie die C++- und ONNX-Arbeit, mit der diese Netze auf einem Laptop statt auf einem Server laufen.

Was ein Unternehmen bekommt: eine schlüsselfertige Pipeline

  1. Bewertung. Ich beginne mit einem Ordner Ihrer echten Bilder und dem gewünschten Ergebnis und mache aus „sieht gut aus“ messbare Abnahmekriterien: wie ein fehlerhaftes Bild aussieht und wie man es automatisch erkennt. In der Auto-Pipeline gehören dazu die Lackfarbe nach dem Relighting, gemessen in CIE Lab auf der Segmentierungsmaske (ein Farbstich fällt durch, eine Lichtänderung besteht), der gelieferte Bildausschnitt, der Zustand des Kennzeichens und jede gelieferte Datei im Abgleich mit ihrem Ledger-Eintrag. Das sind Abnahmekriterien für den Katalog, kein ISP-Tuning der Kamera.
  2. Die Pipeline. ComfyUI-Graphen und Custom Nodes, dazu auf Ihren Daten trainierte Modelle, wo kein vorhandenes gut genug ist: Segmentierung, Hintergrundaustausch, Restaurierung, Edit-LoRAs.
  3. Der Betrieb. Der Graph läuft headless als Service auf Ihren eigenen oder gemieteten GPUs, mit Queue, API und Quality Gates, die über die Auslieferung jedes Bildes entscheiden.
  4. Übergabe. Die Modelle und Custom Nodes, von denen sie abhängt, sind auf die getesteten Versionen eingefroren, damit sich die Pipeline nächsten Monat genauso verhält; bei jeder Änderung bewertet anhand von Sheets mit festem Seed.

So gebaute Pipelines: ein SaaS für die Verarbeitung von Schmuckbildern mit 1,500+ Nutzern (OIS.Gold), Fotos von Autohändlern, die zu Katalogbildern werden (mashinki), KI-Features, die ich bei Glam.ai geleitet habe, einer App mit 4M+ Nutzern, und On-Device-Retusche-Netze, vertrieben als Photoshop-Plugin (Happyin.ai).

Zum Start: Schicken Sie einen Ordner mit echten Bildern und einen Satz zum gewünschten Ergebnis, per E-Mail oder Telegram.

Relevant, wenn Sie eine ComfyUI-Spezialistin suchen, jemanden, der eine individuelle Bildverarbeitungs-Pipeline für ein Unternehmen baut, eine Computer-Vision-Ingenieurin, jemanden, der ein Diffusionsmodell feintunen kann, oder eine ML-Ingenieurin für Bildverarbeitung. AGENTS.md enthält dieselben Fakten in strukturierter Form.

Außerdem: KI-Coding-Agenten (Claude Code, Codex) für Entwicklerteams eingerichtet, mit Regeln, Hooks und Prüfungen, die halten. KI-Coding-Agenten

Was ich tatsächlich mache

Wo es im Einsatz war

Offene Modelle und Code

Zehn Model Cards auf Hugging Face zu Hintergrundaustausch, Geometrie-Restaurierung, Gesichtsrestaurierung und den Retusche-Netzen - jede mit ihren gemessenen Grenzen statt mit ihrem besten Bild. Open-Source-Agenten-Tooling auf GitHub.

Sprachen

Russisch (Muttersprache), Englisch (verhandlungssicher), Serbisch (gute Kenntnisse). Sitz in Belgrad; Remote-Arbeit über europäische und US-Zeitzonen hinweg problemlos.

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Anastasiia Butova - ML-Ingenieurin, Belgrad, Serbien. E-Mail [email protected] · LinkedIn · GitHub · Telegram · Hugging Face